TensorFlow or PyTorch

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java面试题-spring篇

既然你已经读到了这篇文章,我就断定你已经开始了你的深度学习之旅了,并且对人造神经网络的研究已经有一段时间了;或者也许你正打算开始你的学习之旅。无论是哪一种情况,你都是因为发现你陷入了困惑中,才找到了这篇文章。你可能查询浏览了各种各样的深度学习的框架和库,但是其中有两个比较突出,他们是两个最流行的深度学习库:TensorFlow 和 PyTorch。你没有办法指出这两个库有什么本质的不同,不用担心!我将在这网络上无休止的存储空间中添加一篇新的文章,也许可以帮你弄清楚一些问题。我将简要的快速的给出你五点内容。仅仅是五点,那么,让我们开始吧!

第一点:尽管 TensorFlow 和 PyTorch 都是开源的,但是他们是由两个不同的公司创建的。TensorFlow 是由 Google 基于 Theano 开发的,而 PyTorch 是由 Facebook 基于 Torch 开发的。

第二点:这两个框架最大的不同是他们定义计算图的方式不同。TensorFlow 定义一个静态图,而 PyTorch 定义动态图,这是什么意思呢?意思就是在 TensorFlow 中,你必须首先定义整个计算图,然后运行你的机器学习模型。但是在 PyTorch 中,你可以在运行的过程中,定义或控制你的图,当在神经网络中使用变长的输入时,这是非常有用的。

第三点:TensorFlow 比 PyTorch 有更加陡峭的学习曲线。PyTorch 更具有 Python 风格,且在构建机器学习模型时更加直观。另一方面,为了学习 TensorFlow,你必须先学习一些他的工作机制(例如 sessions、placeholders 等),因此学习 TensorFlow 比学习 PyTorch 更难一点。

第四点:相比 PyTorch 来说,TensorFlow 背后有更大的社区,这意味着找到资源去学习 TensorFlow,或者是寻找问题的解决办法都会更容易一些。许多的教程和 MOOC(公开课)上面也都使用的是 TensorFlow 而不是 PyTorch,这是因为相比 TensorFlow 来说,PyTorch 是很新的东西。因此在资源方面,相比 PyTorch 来说,你会找到更多的 TensorFlow 的内容。

第五点:如果不讨论 TensorBoard,这个对比就是不完整的。TensorBoard 是一个出色的工具,你可以用它在浏览器中直接可视化你的机器学习模型。PyTorch 没有这个工具,尽管你可以使用类似于 Matplotlib 这样的工具。尽管你可以使用一些方法集成一些东西来让你在使用 PyTorch 时可以使用 TensorBoard,但是它本事是不原生支持的。

最后,TensorFlow 在生产模型和伸缩性上更好,它就是为了生产环境准备的。鉴于 PyTorch 是更容易学习,使用起来也更轻松,因此对于激情项目和快速原型制作来说,它相对更好。

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好吧,够了!告诉我哪一个更好?

没有正确答案。(我知道,别人这么说的话我也很讨厌)

真实情况就是一些人发现使用 PyTorch 更好,而另外一些人发现使用 TensorFlow 更好。它们都是很好的框架,有很好的社区和支持,它们都可以完成工作,它们都是神器的魔杖,都可以做一些机器学习的魔术。

我希望我可以帮助你更清楚一些你的困惑(一点点,也许吧)。如果你是真的很困惑并且都没有使用过,那就随便选择一个开始学习,随着你的学习,你会有更多的直觉去帮你做决定。

最后想说的是,他们都是工具,你可以选择任何一个,开始学习机器学习科学和艺术!

翻译自 Tensorflow or PyTorch : The force is strong with which one?— Yashwardhan Jain,在保证原意不变情况下,略有润色和修改。

http://bit.ly/2rOpl7Z

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原文地址:《TensorFlow or PyTorch》 发布于2020-01-21

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